왜 엔터프라이즈 AGI가 AI의 진짜 전장이라고 말할 수 있을까? AI의 깊은 비즈니스 가치는 사무실 책상 위의 이메일 한 통이나 PPT 한 장에 머무르지 않기 때문이다. 더 어려운 부분은 기업 실질 지배자의 사무실, 공장, 매장, 창고, 공급망 중추, 그리고 일선 업무 현장에서 벌어진다.
창립 20여 년이 지난 Palantir가 미국에서 다시 해석되고 있는 이유도 여기에 있다. Palantir는 기업용 AI 운영체제가 되기 위한 탐색의 이야기를 보여준다. 전통 기업에서는 데이터가 부서와 소프트웨어 사이에 흩어져 있어 AI가 실제 업무 현장을 이해하기 어렵다. Palantir는 Ontology를 통해 데이터, 프로세스, 업무 객체, 의사결정 체인을 연결하고, 기업에 실시간으로 갱신되는 운영 지도를 제공하며, AI를 ‘질문에 답하는’ 단계에서 ‘의사결정에 참여하는’ 단계로 이동시킨다.
중국에서는 베이징대 계열의 엔터프라이즈 AGI 기업 아이화선이 비슷하지만 더 공격적인 이야기를 전개하고 있다. 2021년 설립된 아이화선은 ‘또 하나의 Palantir’가 되는 데 만족하지 않는다. 스스로를 AI 네이티브 시대의 ‘진화한 Palantir’로 규정하고, 먼저 기업의 데이터, 프로세스, 의사결정 체인을 AI가 읽을 수 있는 업무 지식 그래프로 정리한 뒤, 에이전트가 그 그래프를 기반으로 판단을 보조하고 실행에 참여하게 한다. 그리고 매번의 업무 실행은 재사용 가능한 산업 경험으로 축적되어 플랫폼의 지속적 진화를 되먹임한다.
이 서사를 지탱하는 것은 아이화선이 세계 행동 모델을 기반으로 구축한 AHS Agentrix다.
엔터프라이즈 AGI의 정교한 설계 패러다임: 의사결정권은 사람에게 있다
Agentrix는 하위 Data OS, 중간 Agent OS, 상위 Agent Workforce로 구성된 3계층 통합 에이전트 플랫폼이다. 핵심 경로는 데이터와 지식 기반에서 중앙 의사결정 두뇌로, 다시 디지털 직원 군집으로 확장된다.
Data OS 계층에서 매장 거래, 공장 생산, 공작기계 조작, 인력 배치, 재고 변화, 작업 지시 흐름 등의 업무 데이터는 더 이상 여러 시스템에 흩어진 기록에 머물지 않는다. 이들은 융합, 추출, 벡터화되고 업무 지식 온톨로지를 통해 모델링되어, 에이전트가 이해하고 호출하며 추론할 수 있는 통합 ‘인지 재료’로 전환된다.
아이화선은 이 과정을 ‘슈퍼 얼라인먼트’라고 부른다. 기업 내부의 사람, 상품, 공간, 설비, 프로세스, 의사결정 논리를 하나의 지능형 관계망 안에서 다시 대응시키는 것이다.
기업의 진정으로 가치 있는 지식은 승인 흐름, 작업 지시, 보고서, 예외 처리 기록, 관리 경험, 일선 작업 습관 속에 숨어 있는 경우가 많다. Data OS는 AI가 단순히 ‘무엇인지’를 알게 하는 것이 아니라, 기업 자체의 구조화 데이터를 층층이 추론해 ‘어떤 상황에서 무엇을 해야 하는지’를 판단하게 한다.
기업이 AI를 쓰고 싶어 하면서도 주저하는 이유는 모델이 업무 근거 없이 그럴듯하지만 실제로는 틀린 답을 내놓을 수 있다는 우려 때문이다. 이러한 ‘데이터 환각’은 Data OS의 데이터 정렬과 온톨로지 모델링을 통해 크게 억제된다.
Data OS가 기업 지능의 인지 기반을 만든다면, Agent OS는 기업 지능의 중추를 구축하는 역할을 맡는다.
과거의 기업 AI는 대개 단일 지점 애플리케이션이었다. 디지털 도구는 국소적 효율을 높일 수 있었지만 조직 전체의 운영 방식을 바꾸기는 어려웠다. Agent OS는 수백 개에서 수만 개의 에이전트가 하나의 조직 논리 안에서 작동하도록 한다. 이들은 서로 감독하고 협업하며 평가하고, 업무 실행 과정에서 경험을 축적한다.
Agentrix는 엔터프라이즈 AGI의 선진적 패러다임을 대표한다. 그 정교함은 에이전트 협업을 강조하면서도 인간의 의사결정권을 지킨다는 데 있다.
Agent OS가 출력하는 업무 폐쇄 루프는 발견 -> 분석 -> 제안 -> 인간 확인 -> 실행 -> 감독 -> 결과 피드백으로 나타난다. 아이화선 팀은 사람이 업무 흐름 의사결정의 중심에 있어야 한다고 본다. 조직의 통제 가능성을 보장하는 기반 위에서 Agent OS는 역량 강화 계층으로서 AI가 의사결정 보조와 업무 실행을 더 효율적으로 맡게 한다.
인간의 의사결정권과 데이터 추적 가능성은 기업이 AI를 핵심 업무 프로세스에 들여보내기 위한 전제 조건이다.
또한 모든 데이터는 추적 가능하다. “Agent OS가 내놓는 모든 결론, 모든 제안, 모든 행동은 기업 자체의 원본 데이터까지 거슬러 올라갈 수 있다.”
Agent Workforce 계층에 이르러서야 AI는 비로소 ‘손과 발’을 갖게 된다. 에이전트는 직무, 권한, 규칙, 업무 경계를 부여받아 실제 업무를 수행하는 디지털 직원이 된다. 이들은 재무 분석 에이전트, 공급망 최적화 전문가, 컴플라이언스 담당자, 감사 담당자, 안전 점검 담당자, 차량 고장 진단 전문가 등이 될 수 있다.
FDE+FSE 전선 작전팀, 고객 비즈니스 일선에 배치
다만 엔터프라이즈 AGI의 난점은 제품 아키텍처를 구축하는 데만 있지 않다. 진짜 어려운 부분은 이 아키텍처를 고객의 업무 현장에 배치하는 방법이다.
아이화선의 방식은 FDE(Forward Deployed Engineer)와 FSE(Forward Solution Engineer)로 구성된 전선 배치 작전팀을 파견하는 것이다.
전통적인 SaaS 시대에 소프트웨어 회사는 표준 제품, 원격 구축, 고객 성공팀에 의존해 납품을 완성했다. 그러나 엔터프라이즈 AI는 다르다. 고객 내부의 레거시 시스템, 비표준 프로세스, 권한 경계와 마주하기 때문이다. 진정으로 ‘생산성’을 좌우하는 정보는 일선 직원의 작업 습관, 부서 간 협업 지점, 경영진의 경험적 판단 속에 숨어 있는 경우가 많다.
아이화선은 FDE와 FSE가 함께 고객 현장에 들어가 고객 업무 현장과 에이전트 플랫폼 사이의 ‘모델링’ 인터페이스 역할을 맡게 하고, 고객과 함께 데이터, 프로세스, 직무, 의사결정 체인을 정리한다.
FSE는 어떤 프로세스를 에이전트가 맡을 가치가 있는지, 어떤 지점에는 반드시 인간 확인을 남겨야 하는지, 어떤 업무는 자동 폐쇄가 가능한지 등 비즈니스 문제를 정의한다. FDE는 이러한 판단을 시스템 연동, 데이터 모델링, 에이전트 오케스트레이션, 실행 피드백 메커니즘으로 전환한다.
이 방식의 가치는 Agentrix 에이전트 플랫폼 역량과 고객 현장 사이에 양방향 순환을 형성한다는 데 있다. 한편으로 전선 배치팀은 AI 네이티브 개발 프로세스를 고객 운영 체계에 들여와, 프로세스 정리부터 에이전트 배치까지 조직 동원을 돕는다. 다른 한편으로 각 프로젝트에서 축적된 산업 공통 규칙과 지식은 Agentrix로 되돌아가 다음 납품에서 재사용 가능한 구조화 자산이 된다.
따라서 Agentrix의 진화는 전통 SaaS처럼 기능을 쌓는 방식이 아니라, 지속적으로 자기 강화되는 폐쇄 루프다. 산업 지식과 업무 규칙이 플랫폼에 들어가고, 의사결정 두뇌가 이를 바탕으로 판단을 생성하며, 에이전트는 인간의 결정 후 업무를 실행하고, 실행 결과는 새로운 경험으로 되돌아온다. 프로젝트 납품과 업무 완료가 반복될수록 플랫폼의 업무 이해, 추상화, 재사용 능력은 향상된다.
Agentrix 솔루션은 ‘80% 범용 인지 코어 + 20% 산업 적응 파라미터’로 이해할 수 있다. 산업 공통 지식이 추상화, 모델링되고 고차원 벡터로 전환되면 더 구체적인 버티컬 시나리오에서 가치를 발휘할 수 있다. 이것이 아이화선이 ‘진화한 Palantir’라는 포지셔닝을 더 설득력 있게 만드는 이유다.
베이징대 DNA와 AI 시대의 차세대 엔터프라이즈 AGI 플랫폼
인터넷 시대에서 출발한 Palantir와 비교해, 아이화선은 AI 네이티브 조직, 자기 진화 시스템, 엣지-클라우드 협업, 중국의 엔지니어링 환경이라는 조건을 갖추고 있어 AI 시대에 차세대 엔터프라이즈 AGI 플랫폼을 더 빠르게 형성할 수 있다고 본다.
엣지-클라우드 협업은 특히 중요하다. 공장 작업장의 산업용 컴퓨터, 창고의 휴대 단말, 매장의 POS 시스템 같은 엣지 노드는 낮은 지연 시간과 높은 신뢰성의 에이전트 능력을 필요로 할 수 있다. 안전 제어, 현장 배차, 실시간 대응과 같은 업무는 네트워크에 전적으로 의존할 수 없다.
아이화선의 구상은 경량 에이전트를 엣지 장치에 배치해 단말 측 저지연 상호작용과 핵심 업무의 로컬 실행을 수행하고, 다시 클라우드 지능 시스템과 폐쇄 루프를 형성하는 것이다.
고객 사례는 이 논리를 외부로 드러낸다. 도시 거버넌스, 금융, 제조, 의료, 정부 업무 등 시나리오에서 Agentrix는 이미 구현 사례를 보유하고 있으며, 협력사에는 Qiaoyin Group, China Merchants Shekou 같은 중국 상장 선도 기업도 포함된다.
엔터프라이즈 AGI의 최종 전장은 기업의 실제 업무라는 모세혈관 속에서 발생한다.
Agentrix는 아이화선이 엔터프라이즈 AGI 전장을 향해 내놓은 시스템 차원의 해법이다. 이 해법의 기술 기반을 다지는 것은 베이징대 DNA를 지닌 핵심 기술팀이다. 공개 자료에 따르면 아이화선 연구개발 인력의 80% 이상이 베이징대 출신이다.
아이화선의 핵심 기술 책임자이자 CTO인 궈린은 베이징대 소프트웨어·마이크로일렉트로닉스 학원의 석사 지도교수를 지냈다. 그는 오랫동안 컴퓨터 그래픽스, 컴퓨터 비전, 고성능 컴퓨팅, AI 데이터 거버넌스 분야를 깊이 연구해 왔으며, 아이화선의 세계 행동 모델과 시스템 엔지니어링 아키텍처 구현을 이끄는 핵심 인물이다. 궈린은 이전에 12년 동안 연속 창업을 이어가며 여러 차례 기술 플랫폼을 0에서 1로 구축했고, Microsoft와 Siemens 등 대형 기업 고객을 서비스했다. 그는 아이화선 FDE+FSE 전선 배치 작전팀의 중요한 추진자이기도 하다.
전재 출처雷锋网
